为什么当我从所有的内存学习切换到数据生成器时，我的验证准确率会如此之低？

当您从所有的内存学习切换到数据生成器时，验证准确率低的可能原因有以下几点：

1. 数据生成器的数据质量：数据生成器是一种用于生成训练数据的工具，它可以根据一定的规则和算法生成数据样本。但是，如果数据生成器生成的数据质量较低，例如数据分布不均匀、样本标签错误等，会导致模型在验证阶段的准确率下降。
2. 数据生成器的参数设置：数据生成器通常有一些参数可以调整，例如批量大小、数据增强方式等。如果参数设置不合理，可能会导致生成的数据不符合模型的训练需求，从而影响验证准确率。
3. 数据生成器与模型的匹配性：数据生成器生成的数据应该与模型的输入要求相匹配。如果数据生成器生成的数据与模型的输入不匹配，例如数据维度不一致、数据类型不匹配等，会导致模型无法正确处理生成的数据，从而影响验证准确率。
4. 数据生成器的样本数量：数据生成器生成的样本数量可能不足以覆盖模型的训练需求。如果样本数量较少，模型可能无法充分学习到数据的特征，导致验证准确率低。

针对以上问题，您可以尝试以下解决方案：

1. 检查数据生成器的实现代码，确保数据生成器生成的数据质量良好，数据分布均匀，样本标签正确。
2. 调整数据生成器的参数，例如增加批量大小、尝试不同的数据增强方式等，以提高生成数据的质量和多样性。
3. 确保数据生成器生成的数据与模型的输入要求相匹配，包括数据维度、数据类型等。
4. 增加数据生成器生成的样本数量，可以通过增加训练数据集的大小或增加数据生成器的迭代次数来实现。

总之，验证准确率低可能是由于数据生成器的问题导致的，您可以通过优化数据生成器的实现和参数设置来提高验证准确率。